基于無(wú)人機圖像的綜合數據驅動(dòng)方法，用于監測灌溉水和氮水平下的玉米生物量

摘要：基于無(wú)人機（UAV）的遙感最近在田間規模作物產(chǎn)量估算中得到了廣泛考慮。本研究研究了5組13個(gè)光譜指數在不同灌溉水和氮肥管理下對玉米生物量監測和估算的能力。農場(chǎng)實(shí)驗在伊朗烏爾米亞大學(xué)進(jìn)行。該研究采用隨機完整區組設計，在四次重復期間，在灌溉水和氮需求量分別為 60%、80% 和 100% 的三個(gè)水平上進(jìn)行。使用配備紅杉傳感器的固定翼 eBee 無(wú)人機在莖伸長(cháng)、開(kāi)花和抽絲等三個(gè)植物生長(cháng)階段進(jìn)行航空圖像操作。采用方差分解分析研究了不同灌溉水和氮水平對植被指數和作物生物量的影響。然后，通過(guò)擬合線(xiàn)性回歸模型評估植被指數與玉米生物量的相關(guān)性?；谒@得的結果，基于近紅外（NIR）和紅邊光譜帶的指數表現出更好的性能。因此，MERIS陸地葉綠素指數（MTCI）表明在生長(cháng)季節估算玉米生物量的準確性最高，R2和RMSE值分別為0.92和8.27噸/公頃。最后，提出了一些貝葉斯模型平均（BMA）模型來(lái)根據選定的指數和不同的光譜帶估計玉米生物量。

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作者： Farid Feizolahpour、Sina Besharat、Bakhtiar Feizizadeh、Vahid Rezaverdinejad、Behzad Hessari
協(xié)會(huì )：伊朗烏爾米亞大學(xué)